Language Understanding – Gyakori kérdések (GYIK)

  • Cikk

Fontos

A LUIS 2025. október 1-jén megszűnik, és 2023. április 1-től nem lehet új LUIS-erőforrásokat létrehozni. Javasoljuk , hogy migrálja a LUIS-alkalmazásokata beszélgetési nyelvfelismerésre , hogy kihasználhassa a terméktámogatás és a többnyelvű képességek előnyeit.

Melyek a LUIS-alkalmazás maximális korlátai?

A LUIS több korlátozási területből áll. Az első a modellkorlát, amely a LUIS szándékait, entitásait és funkcióit szabályozza. A második terület a kulcstípuson alapuló kvótakorlátok. A korlátok harmadik területe a LUIS-webhely vezérlésére szolgáló billentyűzetkombináció. A negyedik terület a LUIS szerzői webhelye és a LUIS végponti API-k közötti világrégió-leképezés. További részletekért tekintse meg a LUIS korlátait ismertető cikket.

Mi a különbség a szerzői és az előrejelzési kulcsok között?

A szerzői erőforrások lehetővé teszik az alkalmazások létrehozását, kezelését, betanítását, tesztelését és közzétételét. Az előrejelzési erőforrás lehetővé teszi az előrejelzési végpont lekérdezését a szerzői erőforrás által biztosított 1000 kérésen túl. A szerzői kulcs és az előrejelzési futtatókörnyezeti kulcs közötti különbségekről a Szerzői és lekérdezési előrejelzési végpontkulcsok a LUIS-ban című témakörben olvashat.

Támogatja a LUIS a beszédfelismerést?

Igen, a beszédfelismerés a LUIS-integráció részeként érhető el.

Mik azok a szinonimák és szóváltozatok?

A LUIS kevés vagy egyáltalán nem ismeri a szélesebb körű NLP-szempontokat , például a szemantikai hasonlóságot, anélkül, hogy explicit módon azonosítanák a példákat. A következő tokenek (szavak) például három különböző dolog, amíg a megadott példákban hasonló kontextusban nem használják őket:

  • Vásárlás
  • Vásárol
  • Vásárolt

A természetes Language Understanding (NLU) szemantikai hasonlóság esetén használhatja a Beszélgetés Language Understanding

Mik a szerzői és előrejelzési díjszabás?

A Language Understand külön erőforrásokkal, egy létrehozási típussal és egy típussal rendelkezik az előrejelzési végpont lekérdezéséhez, mindegyik saját díjszabással rendelkezik. Lásd: Erőforrás-használat és -korlátok

Melyek a támogatott régiók?

Lásd: régiótámogatás

Hogyan tárolja a LUIS az adatokat?

A LUIS a kulcs által megadott régiónak megfelelő Azure-adattárban tárolja az adatokat. A modell betanításához használt adatok, például az entitások, a szándékok és a kimondott szövegek az alkalmazás teljes élettartama alatt a LUIS-ban lesznek mentve. Ha egy tulajdonos vagy közreműködő törli az alkalmazást, az adatok vele együtt törlődnek. Ha egy alkalmazást 90 napja nem használtak, a rendszer törli. További információ az adattárolásról: Adatmegőrzés

Támogatja a LUIS Customer-Managed kulcsokat (CMK)?

A Language Understanding szolgáltatás automatikusan titkosítja az adatokat, amikor azokat a felhőben megőrzi. A Language Understanding szolgáltatás titkosítása védi az adatokat, és segít a szervezeti biztonsági és megfelelőségi kötelezettségek teljesítésében. Az ügyfél által felügyelt kulcsokkal kapcsolatos további részletekért tekintse meg a CMK-cikket .

Fontos a None szándék betanítása?

Igen, jó, ha a None szándékot kimondott szövegekkel tanítja be, különösen akkor, ha további címkéket ad hozzá más szándékokhoz. A részletekért tekintse meg a none szándékot .

Hogyan programozott módon szerkessze a LUIS-alkalmazást?

A LUIS-alkalmazás programozott szerkesztéséhez használja a Szerzői API-t. Tekintse meg a LUIS szerzői API meghívása és a LUIS-alkalmazás programozott létrehozása Node.jshasználatával című témakört, amely példákat mutat be a Szerzői API meghívására. A Szerzői API-hoz nem végpontkulcsot, hanem szerzői kulcsot kell használnia. A programozott szerzői műveletek havonta legfeljebb 1 000 000 hívást és másodpercenként öt tranzakciót engedélyeznek. A LUIS-jal használt kulcsokkal kapcsolatos további információkért lásd: Kulcsok kezelése.

A kimondott példa változatai tartalmazhatnak írásjeleket?

Használja az alábbi megoldások egyikét:

Miért kap az alkalmazásom különböző pontszámokat minden betanításakor?

Engedélyezze vagy tiltsa le a nem determinisztikus betanítási lehetőséget. Ha le van tiltva, a betanítás az összes elérhető adatot felhasználja. Ha a betanítás engedélyezve van (alapértelmezés szerint), a betanítás minden betanításkor véletlenszerű mintát használ, amely negatívként lesz használva a szándékhoz. Annak érdekében, hogy minden alkalommal ugyanazt a pontszámot kapja, győződjön meg arról, hogy betanítsa a LUIS-alkalmazást az összes adattal. További információért tekintse meg a betanítási cikket .

HTTP 403 hibaállapot-kódot kaptam. Hogyan lehet kijavítani a hibát? Kezelhetek másodpercenként több kérést?

A 403-as és a 429-es hibaállapotkód akkor jelenik meg, ha túllépi a tarifacsomagjában foglalt másodpercenkénti tranzakciók vagy havi tranzakciók számát. Növelje a tarifacsomagot, vagy használjon Language Understanding Docker-tárolókat.

Ha az összes ingyenes 1000 végponti lekérdezést használja, vagy túllépi a tarifacsomag havi tranzakciós kvótáját, http 403 hibaállapotkódot fog kapni.

A hiba elhárításához vagy magasabb szintre kell módosítania a tarifacsomagot , vagy létre kell hoznia egy új erőforrást , és hozzá kell rendelnie az alkalmazáshoz.

A hiba megoldásai a következők:

  • A Azure Portal keresse meg a Language Understanding erőforrást, válassza az Erőforrás-kezelés, majd a Tarifacsomag lehetőséget, és módosítsa a tarifacsomagot. Ha az erőforrás már hozzá van rendelve a Language Understanding-alkalmazáshoz, nem kell semmit sem módosítania a Language Understanding portálon.
  • Ha a használat meghaladja a legmagasabb szintű tarifacsomag korlátját, adjon hozzá további Language Understanding-erőforrásokat úgy, hogy terheléselosztót helyez eléjük. A Language Understanding-tároló és a Kubernetes vagy a Docker Compose együttes használata segíthet ebben.

Http 429-hibakód jelenik meg, ha a másodpercenkénti tranzakciók túllépik a tarifacsomagot.

A megoldások közé tartoznak a következők:

  • Ha nem a legmagasabb szinten van, növelheti a tarifacsomagot.
  • Ha a használat meghaladja a legmagasabb szintű tarifacsomag korlátját, adjon hozzá további Language Understanding-erőforrásokat úgy, hogy terheléselosztót helyez eléjük. A Language Understanding-tároló és a Kubernetes vagy a Docker Compose együttes használata segíthet ebben.
  • Az ügyfélalkalmazás-kérelmeket egy saját maga által implementálható újrapróbálkozési szabályzattal nyithatja meg, amikor megkapja ezt az állapotkódot.

Miért ad hozzá a LUIS szóközöket a lekérdezéshez a szavak körül vagy közepén?

A LUIS a kulturális környezet alapján tokenizálja a kimondott szöveget. Az eredeti és a jogkivonatos érték is elérhető az adatkinyeréshez.

Mit tegyek, ha azt várom, hogy a LUIS-kérések túllépik a kvótát?

A LUIS havi kvótával és másodpercenkénti kvótával rendelkezik az Azure-erőforrás tarifacsomagja alapján.

Ha a LUIS-alkalmazáskérelmek száma meghaladja az engedélyezett kvótaarányt, a következőket teheti:

Használhatok több alkalmazást ugyanazzal az alkalmazásdefinícióval?

Igen, exportálja az eredeti LUIS-alkalmazást, és importálja újra az alkalmazást külön alkalmazásokba. Minden alkalmazás saját alkalmazásazonosítóval rendelkezik. A közzétételkor ahelyett, hogy ugyanazt a kulcsot használjuk az összes alkalmazásban, hozzon létre egy külön kulcsot minden alkalmazáshoz. Az összes alkalmazás terhelésének kiegyensúlyozása, hogy egyetlen alkalmazás se legyen túlterhelve. Adja hozzá az Application Insightsot a használat monitorozásához.

Ha ugyanazt a felső szándékot szeretné elérni az összes alkalmazás között, győződjön meg arról, hogy az első és a második szándék közötti szándék-előrejelzés elég széles ahhoz, hogy a LUIS ne legyen összekeverve, így az alkalmazások különböző eredményeket kapnak a kimondott szövegek kisebb változataihoz.

Az alkalmazások betanításakor győződjön meg arról, hogy minden adattal betanít.

Jelöljön ki egyetlen főalkalmazást. A véleményezésre javasolt beszédelemeket hozzá kell adni a fő alkalmazáshoz, majd vissza kell helyezni az összes többi alkalmazásba. Ez vagy az alkalmazás teljes exportálása, vagy a címkézett kimondott szövegek betöltése a fő alkalmazásból a többi alkalmazásba. A betöltés történhet a LUIS webhelyéről vagy a szerzői API-ból egyetlen kimondott szöveghez vagy egy köteghez.

Ütemezzen rendszeresen, például kéthetente végponti kimondott szövegeket az aktív tanuláshoz, majd végezze el újra az alkalmazás betanítását és újbóli közzétételét.

Hogyan letölteni a felhasználói beszédelemek naplóját?

Alapértelmezés szerint a LUIS-alkalmazás naplózza a felhasználók kimondott szövegeit. A felhasználók által a LUIS-alkalmazásba küldött beszédelemek naplójának letöltéséhez lépjen Saját alkalmazások területre, és válassza ki az alkalmazást. A környezeti eszköztáron válassza a Végpontnaplók exportálása lehetőséget. A napló vesszővel tagolt (CSV) fájlként van formázva.

Hogyan tilthatom le a kimondott szövegek naplózását?

A felhasználói kimondott szövegek naplózásának kikapcsolásához állítsa be log=false a végpont URL-címét, amelyet az ügyfélalkalmazás a LUIS lekérdezéséhez használ. A naplózás kikapcsolása azonban letiltja a LUIS-alkalmazás azon képességét, hogy kimondott szövegeket javasoljon, vagy javítsa az aktív tanuláson alapuló teljesítményt. Ha adatvédelmi problémák miatt állítja be a beállítást log=false , nem töltheti le a felhasználói kimondott szövegek rekordját a LUIS-ból, és nem használhatja ezeket a kimondott szövegeket az alkalmazás fejlesztéséhez.

A kimondott szövegek egyetlen tárolója a naplózás.

Miért nem szeretném naplózni az összes végponti beszédelememet?

Ha a naplót előrejelzési elemzéshez használja, ne rögzítse a naplóban a tesztszövegeket.

Melyek a támogatott nyelvek?

A többnyelvű NLU-k esetében tekintse meg a támogatott nyelveket, és fontolja meg a Language Service új Beszélgetési Language Understanding (CLU) funkciójának használatát.

Elérhető a Language Understanding (LUIS) a helyszínen vagy egy magánfelhőben?

Igen, ezekhez a forgatókönyvekhez használhatja a LUIS-tárolót , ha rendelkezik a fogyasztásmérő-használathoz szükséges kapcsolattal.

Hogyan integrálni a LUIS-t az Azure AI Bot Services szolgáltatással?

Ebben az oktatóanyagban integrálhatja a LUIS-alkalmazást egy robottal